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Enregistrement W4210482105 · doi:10.1016/j.clnu.2022.01.018

Utilization and validation of the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM): A scoping review

2022· review· en· W4210482105 sur OpenAlexaff
María Isabel Toulson Davisson Correia, Kelly A. Tappenden, Ainsley Malone, Carla M. Prado, David C. Evans, Abby C. Sauer, Refaat Hegazi, Leah Gramlich

Notice bibliographique

RevueClinical Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionAnthropometryMEDLINEPediatricsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: The diagnosis of malnutrition remains a significant challenge despite various published diagnostic criteria. In 2018, the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) published a set of evidence-based criteria as a framework for malnutrition diagnosis in adults. A scoping review was conducted to understand how the GLIM criteria have been used in published literature and compare the reported validation methods to published validation guidance. METHODS: Dialog and Dimensions databases were searched by publication date (January 1, 2019, through January 29, 2021). Data were extracted and mapped to the research objectives. RESULTS: Seventy-nine studies were reviewed; 32% were in patients at least 65 years of age; 67% occurred in hospitals. The majority were cohort studies (61%). Fifty-seven percent employed all 5 GLIM criteria. Regarding phenotypic criteria, 92% used low BMI, and 45% applied anthropometry as a marker for muscle mass, of which 54% used calf circumference. Regarding etiologic criteria, 72% used reduced food intake/assimilation, and 85% applied inflammation/disease burden. Validation of GLIM criteria was described in 77% of publications. CONCLUSIONS: The GLIM criteria have been studied extensively since their publication. Low BMI was the phenotypic criterion used most often, whereas both reduced food intake/assimilation and inflammation/disease burden were frequently employed as the etiologic criteria. However, how the criteria were combined and how validation was conducted were not clear in most studies. Adequately powered, methodologically sound validation studies using the complete GLIM criteria are needed in various patient populations and disease settings to assess validity for the diagnosis of malnutrition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,118
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,337
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1180,337
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0400,028
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,791
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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